はじめに

この記事は，プログラミング何もわからん人がググってコピペするだけでYOLOの環境構築を進めていく怠惰な備忘録です．
※ちゃんとした理論を知りたい人向けではない
※環境構築がある程度できている人向けでもない

経緯

研究で必要になった

以下，雰囲気でお送りします．

①Anacondaというものを入れる

ここ（https://sukkiri.jp/technologies/ides/anaconda-mac_install.html）を参考にポチポチ押していくだけ

緑の輪っかがAnacondaです．いますね．

②なんか色々環境構築する

そのままだとターミナルでYOLOを使う準備ができていないらしいので，次はここ（https://qiita.com/daiarg/items/03c55c82fdc6e623bf07）を参考に進めていきます．
$以降をひたすらコピペします．

うまくいくと，Anaconda Navigatorの方にもYOLOの環境構築ができてそうな雰囲気が漂うらしいので，チェックしてみます．

途中で「developer toolsがねぇぞ」と言われる人もいるかもしれません．
その場合は画面の指示に従ってダウンロードします．
（ここで少し時間がかかるので，コーヒーとか淹れると良い）

※ここで問題発生（しない人もいると思う）※

”wget〜”という文をコピペすると，エラーが出る．
そこで「Mac wget 使えない」という脳死ググりんぐ．
どうやらわたしの環境で"wget"を使うにはまだ色々足りないようです．

ここ（https://webkaru.net/dev/mac-homebrew-install/）の通りに進めていって，まずHomebrewというものを入れます．

次に，ここ（https://webkaru.net/dev/mac-wget-command-install/）の通りに進めて”wget”を使えるようにします．

※問題発生していない人は上記飛ばしてください※

③カメラを使ってリアルタイムで認識させる

（別のサイトに飛んでた人は）再びここ（https://qiita.com/daiarg/items/03c55c82fdc6e623bf07）に戻ってきましょう．
「Yolov3のインストールと設定」という部分を読んで，終わってそうなら「内蔵カメラ or USBカメラを使ったリアルタイム認識」に書いてあるサンプルコードをコピペ，実行してみる．

なんかできてるっぽい．すごい．
追記：中途半端にしかできてなかったっぽい

ちなみに卵や茄子など微妙なものは認識してくれませんでした．
茄子を見せたら”Hot dog”って言われた．お腹すくねぇ．
この辺の精度はこれからの学習次第でしょうね．

おわり

追記

①なにもわからなさすぎて，デスクトップに
・yolov3.weights
・keras-yolo3-master（またはkeras-yolov3）
・pytorch-yolo-v3
が並んでいて，かつ
”python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5”がうまくいかない場合
→keras-yolo3-master（またはkeras-yolov3）の中にyolov3.weightsを放り込むと成功します

②ターミナル閉じちゃったりして再度開いたら，”conda activate yolov3”と入力するのを忘れない（YOLOを使う呪文）

③”python yolo_video.py --image”で画像読み込ませる時に”'str' object has no attribute 'decode'”って言われたら
→ここ（https://qiita.com/Hiroki-Fujimoto/items/b078bfb680fb710c38c1）を参照

④諸々不具合修正して画像読ませるやつやったらこうなった